六：爬虫-数据解析之BeautifulSoup4

2023-12-18 01:20
文章标签 数据 解析 爬虫 beautifulsoup4

本文主要是介绍六：爬虫-数据解析之BeautifulSoup4，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

六：bs4简介

基本概念：

简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据官方解释如下：

'''
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，
所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
'''

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式。BeautifulSoup会帮节省数小时甚至数天的工作时间。BeautifulSoup3目前已经停止开发，官网推荐在现在的项目中使用BeautifulSoup4。

bs4的安装

由于 Bautiful Soup 是第三方库，因此需要单独下载，下载方式非常简单，执行以下命令即可安装：
pip install bs4
由于BS4 解析页面时需要依赖 文档解析器，所以还需要安装 lxml 作为解析库 所以我们还需要安装lxml，安装方式如下：
pip install lxml
Python 也自带了一个文档解析库 html.parser， 但是其解析速度要稍慢于 lxml。除了上述解析器外，还可以使用 html5lib 解析器，安装方式如下：
pip install html5lib
注意：bs4是依赖lxml库的，只有先安装lxml库才可以安装bs4库

文档解析器优缺点

下表列出了主要的解析器,以及它们的优缺点:
image.png
推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高。在Python2.7.3之前的版本和Python3中3.2.2之前的版本,必须安装lxml或html5lib, 因为那些Python版本的标准库中内置的HTML解析方法不够稳定。
提示: 如果一段HTML或XML文档格式不正确的话,那么在不同的解析器中返回的结果可能是不一样的。因此我们可以根据情况去选择对应的文档解析器。具体情况具体分析。

bs4的使用

快速开始

创建BS4解析对象是万事开头的第一步，这非常地简单，语法格式如下所示：
1、导入解析包
from bs4 import BeautifulSoup
2、创建beautifulsoup解析对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, ‘html.parser’)
上述代码中，html_doc 表示要解析的文档，而 html.parser 表示解析文档时所用的解析器，此处的解析器也可以是 ‘lxml’ 或者 ‘html5lib’

from bs4 import BeautifulSouphtml_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p><p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p>
"""
# 创建一个soup对象
soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
print(soup,type(soup))
# 格式化文档输出
print(soup.prettify())
# 获取title标签内容 <title>The Dormouse's story</title>
print(soup.title) 
# 获取title标签名称: title
print(soup.title.name) 
# title标签里面的文本内容: The Dormouse's story
print(soup.title.string)
# 获取p段落
print(soup.p)

bs4的对象种类

  • tag : html中的标签。

可以通过BeautifulSoup分析Tag的具体内容，具体格式为soup.name，其中name是html下的标签。

  • NavigableString : 标签中的文本对象。
  • BeautifulSoup : 整个html文本对象。

可以作为Tag对象。

  • Comment : 特殊的NavigableString对象，如果html标签中有注释，则可过滤注释符号并保留注释文本。
from bs4 import BeautifulSouphtml_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p><p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p>
"""'''
tag : 标签
NavigableString : 可导航的字符串
BeautifulSoup : bs对象
Comment : 注释
'''
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
# print(soup)
'''tag:标签'''
print(type(soup.title))
print(type(soup.p))
print(type(soup.a))'''NavigableString : 可导航的字符串'''
from bs4.element import NavigableString
print(type(soup.title.string))'''BeautifulSoup : bs对象'''
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
print(type(soup))'''Comment : 注释'''
html = "<b><!--同学们好呀加油学习--></b>"
soup2 = BeautifulSoup(html, "html.parser")
print(soup2.b.string, type(soup2.b.string))

遍历文档树

遍历子节点
  • contents 返回的是一个所有子节点的列表（了解）
  • children 返回的是一个子节点的迭代器（了解）
  • descendants 返回的是一个生成器遍历子子孙孙（了解）
  • string 获取标签里面的内容（掌握）
  • strings 返回是一个生成器对象用过来获取多个标签内容（掌握）
  • stripped_strings 和strings 基本一致 但是它可以把多余的空格去掉（掌握）
遍历父节点（了解）
  • parent 直接获得父节点
  • parents 获取所有的父节点
遍历兄弟节点（了解）
  • next_sibling 下一个兄弟结点
  • previous_sibling 上一个兄弟结点
  • next_siblings 下一个所有兄弟结点
  • previous_siblings上一个所有兄弟结点
from bs4 import BeautifulSouphtml_doc = """
<html>
<head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
</body>
</html>
"""
'''
生成器 迭代器  可迭代对象 三者之间的关系 
'''
#  获取单个标签中的内容
soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml")
r1 = soup.title.string  # 获取标签里面的内容
print(r1)# 获取html中所有的标签内容
r2 = soup.html.strings  # 返回是一个生成器对象用过来获取多个标签内容
print(r2)
for i in r2:print(i)r3 = soup.html.stripped_strings  # 和strings基本一致 但是它可以把多余的空格去掉
print(r3)  # 生成器对象 <generator object Tag._all_strings at 0x000001A73C538AC8>
for i in r3:print(i)

搜索文档树

find()
  • find()方法返回搜索到的第一条数据
find_all()
  • find_all()方法以列表形式返回所有的搜索到的标签数据
实例应用
html = """
<table class="tablelist" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr class="h"><td class="l" width="374">职位名称</td><td>职位类别</td><td>人数</td><td>地点</td><td>发布时间</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=33824&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云区块链高级研发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=29938&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云高级后台开发</a></td><td>技术类</td><td>2</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31236&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐运营开发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>2</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31235&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐业务运维工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34531&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级研发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34532&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级图像算法研发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31648&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG11-高级AI开发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>4</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32218&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32217&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a id="test" class="test" target='_blank' href="position_detail.php?id=34511&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG11-高级业务运维工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr></tbody>
</table>
"""
  1. 获取所有的tr标签；
# 1 获取所有的tr标签
trs = soup.find_all("tr")  # 这是个列表过滤器
for tr in trs:print(tr)print("*" * 150)
  1. 获取第二个tr标签；
# 2 获取第二个tr标签
tr = soup.find_all("tr")[1]
print(tr)
  1. 获取获取所有的class =even的tr标签
trs = soup.find_all("tr", class_="even")  # 但这里如果直接用class不行 class是作为我们的关键字
# trs = soup.find_all("tr", attrs={"class": "even"})  这两种方式都可
for tr in trs:print(tr)print("*" * 150)
  1. 获取所有a标签里面的href属性值；
# 5 获取所有的a标签的href属性
a_li = soup.find_all("a")
for a in a_li:href = a.get("href")print(href)
  1. 获取所有的岗位信息。
trs = soup.find_all("tr")[1:]
for tr in trs:tds = tr.find_all("td")# print(tds)job_name = tds[0].stringprint(job_name)

select()方法

我们也可以通过css选择器的方式来提取数据。但是需要注意的是这里面需要我们掌握css语法https://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asp

from bs4 import BeautifulSouphtml = """
<table class="tablelist" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr class="h"><td class="l" width="374">职位名称</td><td>职位类别</td><td>人数</td><td>地点</td><td>发布时间</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=33824&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云区块链高级研发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=29938&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云高级后台开发</a></td><td>技术类</td><td>2</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31236&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐运营开发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>2</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31235&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐业务运维工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-25</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34531&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级研发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34532&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级图像算法研发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31648&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG11-高级AI开发工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>4</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32218&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="even"><td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32217&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr><tr class="odd"><td class="l square"><a id="test" class="test" target='_blank' href="position_detail.php?id=34511&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG11-高级业务运维工程师（深圳）</a></td><td>技术类</td><td>1</td><td>深圳</td><td>2017-11-24</td></tr></tbody>
</table>
"""
soup = BeautifulSoup(html, "lxml")# 获取所有的tr标签
# trs = soup.select("tr")
# for i in trs:
#     print(i)# 获取第二个tr标签
# tr = soup.select("tr")[1]
# print(tr)# 获取所有class等于even的tr标签
# trs = soup.select(".even")# 获取所有的a标签的href属性
# a_tags = soup.select("a")
# print(a_tags)
# for a in a_tags:
#     href = a.get("href")
#     print(href)# 获取所有的职位信息
trs = soup.select("tr")[1:]
print(trs)
for tr in trs:print(tr)print(list(tr.strings))info = list(tr.stripped_strings)[0]print(info)

修改文档树

  • 修改tag的名称和属性
  • 修改string 属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
  • append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
  • decompose() 修改删除段落，对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉
from bs4 import BeautifulSouphtml_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p><p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
"""
● 修改tag的名称和属性
● 修改string  属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
● append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
● decompose() 修改删除段落，对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉
"""
# 修改tag的名称和属性
tag_p = soup.p
print(tag_p)
tag_p.name = "w"
tag_p["class"] = "content"
print(tag_p)# 修改string  属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
tag_p = soup.p
print(tag_p.text)
tag_p.string = "you need python"
print(tag_p.text)# append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
tag_p = soup.p
print(tag_p)
tag_p.append("真的C!")
print(tag_p)# # decompose() 修改删除段落，对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉
r = soup.title
print(r)
r.decompose()
print(soup)

csv模块

什么是csv?

CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件。python自带了csv模块，专门用于处理csv文件的读取

csv模块的使用
写入csv文件

1 通过创建writer对象，主要用到2个方法。一个是writerow，写入一行。另一个是writerows写入多行
2 使用DictWriter 可以使用字典的方式把数据写入进去

读取csv文件

1 通过reader()读取到的每一条数据是一个列表。可以通过下标的方式获取具体某一个值
2 通过DictReader()读取到的数据是一个字典。可以通过Key值(列名)的方式获取数据

csv文件操作应用
"""csv写入文件"""
import csvpersons = [('岳岳', 20, 175), ('月月', 22, 178), ('张三', 20, 175)]
headers = ('name', 'age', 'heigth')
with open('persons.csv', mode='w', encoding='utf-8',newline="")as f:writer = csv.writer(f)  # 创建writer对象writer.writerow(headers)  # 将表头写入进去for i in persons:writer.writerow(i)  # 将列表中的值写入进去# Dictwriter 写入字典数据格式
import csvpersons = [{'name': '岳岳', 'age': 18, 'gender': '男'},{'name': '岳岳2', 'age': 18, 'gender': '男'},{'name': '岳岳3', 'age': 18, 'gender': '男'}
]headers = ('name', 'age', 'gender')
with open('person2.csv', mode='w', encoding='utf-8',newline="")as f:writer = csv.DictWriter(f, headers)writer.writeheader() # 写入表头writer.writerows(persons)"""csv读取文件"""
# 方式一
import csv
with open('persons.csv',mode='r',encoding='utf-8',newline="")as f:reader = csv.reader(f)print(reader)   # <_csv.reader object at 0x0000021D7424D5F8>for i in reader:print(i)# 方式二
import csv
with open('person2.csv', mode='r', encoding='utf-8',newline="")as f:reader = csv.DictReader(f)print(reader)  # <_csv.reader object at 0x0000021D7424D5F8>for i in reader:# print(i)for j, k in i.items():print(j, k)

bs4实例应用

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import csv"""
目标url = "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml"
需求: 爬取全国所有城市的温度(最低气温) 并保存到csv文件中 
保存格式:[{"city":"北京","temp":"5℃"},{"xxx":"xxx","xxx":"xxx"},.....]
涉及技术: request csv bs4思路与页面分析:
1 获取网页源码并创建soup对象 
2 将拿到的数据进行解析拿到目标数据2.1 先找到整页的div class = 'conMidtab'标签2.2 接下来找到它下面的每一个省或者是直辖市的table标签2.3 对拿到的tables数据进行过滤 找到table标签下面所有的tr标签 需要注意，要把前2个tr标签过滤掉2.4 再找到tr标签里面所有的td标签(第0个就是城市 倒数第二个就是温度)
3 将获取的数据进行存储 
"""# 定义一个函数用于获取网页源码并解析数据
def getscroce(every_url):# 目标url# url = "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml"# 请求头数据headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'}response = requests.get(every_url, headers=headers)response.encoding = 'utf-8'# 获取到的网页源码html = response.text# 将获取的网页源代码进行解析# 1 创建一个soup对象soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')# print(soup)# 2 先找到整页的div class = 'conMidtab'标签conMidtab = soup.find('div', class_='conMidtab')# print(conMidtab)# 3接下来找到它下面的每一个省或者是直辖市的table标签tables = conMidtab.find_all('table')# print(tables)# 4对拿到的tables数据进行过滤 找到table标签下面所有的tr标签(需要注意，要把前2个tr标签过滤掉)# 定义一个列表 将字典数据进行存储 然后准备写入csvtemplist = []for table in tables:trs = table.find_all('tr')[2:]# print(trs)for index, tr in enumerate(trs):# print(index,tr)# 在找到tr标签里面所有的td标签(第0个就是城市 倒数第二个就是温度)tds = tr.find_all('td')# print(tds)# 获取城市存在的td标签city_td = tds[0]if index == 0:city_td = tds[1]# print(city_td)# 定义一个字典用于保存数据  城市和温度tempdict = {}# 获取城市文本数据city = list(city_td.stripped_strings)[0]# print(city)# 获取最低温度temp_td = tds[-2]temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]# print(temp)tempdict['city'] = citytempdict['temp'] = temp# 将字典数据添加到列表中templist.append(tempdict)# print(templist)  # 通过打印发现 {'city': '河北', 'temp': '20'} 这个根本不存在'''如果是直辖市你取第0个td标签没有问题，所有的数据也是正常的如果是省你不能取第0个td标签了(省的名字),取第一个td标签，但是所有的都取第一个td那么这样其它城市又不对了。因为其它的城市都是第0个td标签我们只需要做一个判断，什么时候取第0个td 什么时候取第一个td'''# 将获取的数据进行返回 用于下一步进行数据的存储return templist# 定义一个函数用于保存解析到的数据
def writeData(alltemplist):header = ('city', 'temp')with open('weather.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')as f:# 创建写入对象writer = csv.DictWriter(f, header)# 写入表头writer.writeheader()# 写入数据writer.writerows(alltemplist)# 定义一个主函数 用来执行各个函数
def main():# 定义一个列表保存全国城市的温度alltemplist = []model_url = "http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml"# 定义一个列表 用于保存八大地区的urlurlkey_list = ["hb", "db", "hd", "hz", "hn", "xb", "xn", "gat"]for i in urlkey_list:every_url = model_url.format(i)print(every_url)# templist = getscroce()  # 舍去alltemplist += getscroce(every_url)# print(templist)# 将获取的数据进行传递 用于保存csvwriteData(alltemplist)# enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。# for i,j in enumerate(range(10)):#     print(i,j)if __name__ == '__main__':main()

这篇关于六：爬虫-数据解析之BeautifulSoup4的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/506531。

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相信自己的力量，只要对自己始终保持信心，尽自己最大努力去完成任何事，就算事情最终结果是失败了，努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一：什么是list？ •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二：list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数（⭐） 🔥析构函数 •🌰2.list对象
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【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

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✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi
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烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集，专门用于烟火目标检测，是一个非常有价值的资源，尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍： 数据集名称：烟火目标检测数据集 数据集规模： 图片数量：7800张类别：主要包含烟火类目标，可能还包括其他相关类别，如烟火发射装置、背景等。格式：图像文件通常为JPEG或PNG格式；标注文件可能为X
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